• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
Контакты
Телефон:
+7 (495) 772-95-90
27252
27331
Адрес: АУК "Покровский бульвар", Покровский б-р, д. 11, каб. S822
Время работы: 10:00-19:00
Адрес: АУК "Покровский бульвар", Покровский б-р, д. 11, каб. S812
Время работы: по расписанию / согласованию
Персональная страница
Расписание
SPIN РИНЦ: 8537-1776
ORCID: 0000-0001-8188-3391
ResearcherID: X-3960-2018
Google Scholar
Блоги и соц. сети
Twitter
Руководители
Подольский В. В.
Ветров Д. П.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Чиркова Надежда Александровна

  • Начала работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
  • Научно-педагогический стаж: 4 года.

Полномочия / обязанности

  • Проведение исследований в области нейронных сетей, публикация статей

Образование

2016

Бакалавриат, магистратура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»

Достижения и поощрения

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2018)

Учебные курсы (2021/2022 уч. год)

Учебные курсы (2020/2021 уч. год)

Учебные курсы (2019/2020 уч. год)

Учебные курсы (2018/2019 уч. год)

Учебные курсы (2017/2018 уч. год)

Введение в анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)Рус

Публикации9

Опыт работы

Младший разработчик-исследователь, ЗАО Антиплагиат, июль 2016 - август 2016. Разработка прототипа предметно-ориентированной поисковой системы, учитывающей иерархическую тематическую структуру набора текстов.

Ассистент, Специализация "Машинное обучение и анализ данных" на платформе Coursera, январь 2016 - март 2017. Разработка практических заданий для слушателей курса, поясняющих основные принципы работы алгоритмов машинного обучения.


Информация*

  • Общий стаж: 5 лет
  • Научно-педагогический стаж: 4 года
Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Десять статей исследователей ФКН приняты на конференцию NeurIPS 2021

35-ая конференция NeurIPS 2021 (Conference on Neural Information Processing Systems) — одна из крупнейших в мире конференций по машинному обучению и нейронным сетям, которая проводится с 1989 года. В 2021 году конференция проходит онлайн 6-14 декабря.

Две статьи приняты на конференцию NAACL 2021

Two papers were accepted to the 2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2021):“On the Embeddings of Variables in Recurrent Neural Networks for Source Code” by Nadezhda Chirkova;“A Simple Approach for Handling Out-of-Vocabulary Identifiers in Deep Learning for Source Code” by Nadezhda Chirkova and Sergey Troshin.The final versions of the papers and the source code will be released soon. The research is conducted with the use of the computational resources of the HSE Supercomputer Modeling Unit.Both papers address the problem of improving the quality of deep learning models for source code by utilizing the specifics of variables and identifiers. The first paper proposes a recurrent architecture that explicitly models the semantic meaning of each variable in the program. The second paper proposes a simple method for preprocessing rarely used identifiers in the program so that a neural network (particularly, Transformer architecture) would better recognize the patterns in the program. The proposed methods were shown to significantly improve the quality of code completion and variable misuse detection.

Объявлены результаты отбора на трек магистратура — аспирантура

Подведены итоги первого набора  на трек “магистратура – аспирантура”. Три студента будут обучаться в аспирантской школе по компьютерным наукам.

Три статьи сотрудников ФКН приняты на конференцию NeurIPS — 2020

NeurIPS, одна из крупнейших в мире конференций по машинному обучению, всегда пользуется большой популярностью, и в этом году на нее было подано 9 454 статьи, а принято — 1900. Среди них — три статьи сотрудников ФКН.

Статья сотрудников Лаборатории компании Самсунг принята на ведущую конференцию NeurIPS




ФКН на NeurIPS 2019

C 8 по 14 декабря 2019 года в Ванкувере состоялась конференця NeurIPS, на которой выступали сотрудники и студенты факультета.

Сотрудники факультета представили результаты своих исследований на крупнейшей мировой конференции по машинному обучению NeurIPS

Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NeurIPS), которая проходила с 2 по 8 декабря 2018 года в Монреале, Канада.

Faculty of Computer Science Staff Attend International Conference on Machine Learning 

On August 6-11 the 34th International Conference on Machine Learning was held in Sydney, Australia. This conference is ranked A* by CORE, and is one of two leading conferences in the field of machine learning. It has been held annually since 2000, and this year, more than 1,000 participants from different countries took part.

Состоялся интенсив для преподавателей НИУ ВШЭ в рамках проекта Data Culture

14 и 15 июня в Московском офисе Яндекса состоялся интенсив для преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ, заинтересованных в тематике Data Science. Этот двухдневный цикл занятий проходил в рамках проекта Data Culture и был нацелен на подготовку преподавателей университета к участию в данном проекте.

'Machine Learning Algorithm Able to Find Data Patterns a Human Could Not'

In December 2016, five new international laboratories opened up at the Higher School of Economics, one of which was the International Laboratory of Deep Learning and Bayesian Methods. This lab focuses on combined neural Bayesian models that bring together two of the most successful paradigms in modern-day machine learning – the neural network paradigm and the Bayesian paradigm.

«Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

В декабре 2016 года в Вышке были открыты пять новых международных лабораторий, в том числе Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов. Предмет  ее исследований — комбинированные нейробайесовские модели, объединяющие достоинства двух наиболее успешных в настоящее время парадигм машинного обучения — нейросетевой и байесовской.